你是不是以为架构师懂技术就行，我告诉你，大错特错。一个好的架构师，至少要具备以下六大技能。 技能一、架构能力与编码能力。 这一点毋庸置疑，如果不是写过多年代码的优秀程序员，一定不是好的架构师。“架构师”这是一个听上去比较虚的职位，可它的主要价值在于“架构落地”，而不只是“指点江山”。 团队要做一个产品，架构师要帮助团队把握技术可行性，技术方案权衡取舍。 技术方案权衡取舍出来了，架构师要设计整体的技术实现步骤。 技术实现步骤出来了，架构师要和开发团队一起，设计与编码。可能架构师无法细究全部细节，常见的实践是，系统最困难最核心最关键的部分往往由架构师亲自操刀。 技能二、逻辑思维与抽象思维。 “逻辑思维，抽象思维”比“写代码”对架构师而言更为重要，如果你不能让某个非技术人员明白某个概念在说什么，这个架构师注定也是失败的。 逻辑思维不用展开多说，程序员的代码都是逻辑，if怎么样else怎么样，switch怎么样case怎么样，缺乏良好的逻辑思维能力基本不可能成为好的架构师，甚至好的程序员。 抽象思维又分两点，一个是将实在的事物概念化，一个是将模糊的感觉数字化。一个苹果，抽象为质量、大小、颜色、形状、味道等，这是概念化。至于质量、大小、颜色、形状、味道如何转变成数字来描述，这是数字化。 有了上述两点，架构师能将一个“虚”的架构概念描述清楚。 技能三、技术前瞻性。 架构师与技术高手的区别在于，架构师不仅局限于如何调用、如何并发、如何扩展等架构细节（技术高手对这些也非常熟练），还跳出三界，考虑未来问题和潜在风险的应对之道。 要培养自己的技术前瞻性，必须要是学好英语，看懂外文技术文章，能与业界专家沟通交流，学习别人的实践方案。 反面的例子是，成天将技术前沿的名词挂在嘴边，大谈“云计算，SaaS，微服务，AI”这些东西。架构师不能天天吹水，而落不了地。 技术前瞻性还提现在对新技术的选型上，哪些东西适合自己团队，哪些不适合。学习成本、维护成本、硬件成本、潜在风险等等都是架构师需要考虑的。而不是哪个流行，就选型哪个。 技能四、透过问题看本质。 架构师要有将“业务需求”转化为“技术需求”的能力，这是一个本质的挖掘。 例如，业务层面看到的是一个“电子商务网站”，架构师看到的是一个多人在线，并发交易，需要保证数据一致性的站点、服务、数据系统，功能、性能、扩展性、维护性、安全性、可用性这些字眼会惯性的蹦到架构师的脑子里。 架构师之所以是架构师，他在庞大系统的面前，仍然能够敏锐发现其底层之真实，这就需要，他有多年多领域知识和经验的沉淀。 技能五、跨域知识。 架构师作为一名技术领袖，需要通过散发知识的光芒来温暖开发团队，如果只对一个领域内的知识烂熟于胸，那也仅仅是一名技术高手。 要想更进一步，系统分层层面，需要对APP层面、服务层面、数据层面均要了解。职能层面，要对研发、测试、运维、安全也要有所了解。宏观与细节层面，上要对接口，下要对原理都有所了解，甚至，要在多个业务领域都有所涉猎。 初级架构师所害怕的，是跳出自己的“独门绝技”，在一定程度上说，在一定深度之内成为一个“杂家”也没什么不好。 技能六、沟通能力。 架构师和项目经理，对沟通能力的要求都很高，很多互联网公司甚至直接由架构师担任项目经理的角色。 如何成为一名“善于沟通”的架构师呢？ 在目标清晰的前提下，首先做到平和，不能将自己所在象牙塔上，颐指气使的发号施令，这样的态度必然遭恨，大家都是技术人员，只是分工不同，为何要受你的气呢？其次，架构师要有一定的绘图能力。人对图形的理解远大于对文字的理解，一个层次图，一块小白板，几只笔，真的更容易把问题讲清楚。 总结，好的架构师少要具备这六大技能： 1. 架构能力与编码能力； 2. 逻辑思维与抽象思维； 3. 术前瞻性； 4. 透过问题看本质； 5. 跨域知识； 6. 沟通能力。 最差劲的架构师：看不清需求，讲不清概念，看不懂英文，写不了代码。项目失败后，只知道说“团队的技术能力不够”。而团队反馈是“这是一个无法落的大忽悠”。 以上，希望对你有帮助。

第一是基于自己的经验和常识。 第二，首先要花时间搞清楚技术底层逻辑，比如，中台技术，底层逻辑就是”领域划分“，领域之内，随意调用，跨出领域，必须统一接口，另外就是微服务切分后可以高效伸缩保障性能，这么一解构，其他全是表象，不管别人怎么说，你就看这两个底层逻辑是否能够给要做的事带来价值，或者说，解决痛点；更进一步，我们还可以在这个底层逻辑上看到新的问题，看到新技术的问题，其实也是重大的机会，比如中台的微服务和域内外连接方式只解决了”计算“的问题，而业务的逻辑在中台体系里并没有位置，所以，我们在上中台的时候，需要考虑加入低代码平台来存放逻辑，甚至我们可以给他起个名字叫做逻辑中台。这样中台成功几率就更大了。 又比如大语言模型AI，本质是深度学习人类已有的公开知识，量变引发质变，很客观的说，他学习的知识（书籍）一定比任何一个领域的专家能看过的都多。所以我们可以认为他在完备性上没有问题，但是没学过的东西，例如企业内部知识，他一定只能胡说八道，我们也知道了他的边界和短板。然后我们以终为始，假设AI要成为一个企业内的数字员工，那么它需要什么条件与帮助，反过来倒推，如果一切条件都具备，或者仅仅是少数随着时间推移也能实现的条件目前不具备，我们就可以认为这是一个真正可以在现在或可见的将来解决业务痛点的技术。 再比如区块链，技术繁荣的很，但是我们了解到他的底层技术是算法加密保障下的唯一性，而目前区块链的算法这个东西，在量子计算机出现和成熟后，是一个明显会被”干掉“的技术，所以我们认为比特币不能持续。 但是比特币是否能够”阶段性的“真正解决业务痛点呢？是的，她能够满足一一些匿名交易的需要。那么比特币会涨到多少钱呢？我在2013年曾经做过一个假设，假设比特币之类的虚拟货币交易会占到全球流通的X%，那么基于现在全球流动的货币总量和比特币的总枚数，就可以算出一个比特币值多少美金。。。。 了解技术的底层逻辑，才能够帮助我们对他做出合理的判断。 第三，我们从出发点来看，假设有人仅仅是为了创造技术繁荣的假象，他的目的是什么呢？如果你能够洞悉人性，发现这些背后的猫腻，也能够快速推断是不是真正”有用“的技术。

有一句话叫，不要因为路上遇到的野草而影响了去看终点的鲜花。架构设计也是这样，我们总想系统大而全，而最终导致做了一个非常臃肿的架构，后续在做改进的时候就变成了“屎上雕花”。 通常我在设计一个架构的时候，会采用“最小化可行性”与“可扩展预留”两个方面考虑： 1. 最小化可行性： 在初期先构建最小化可运行的骨架作为架构底座，再逐步根据功能需求渐进式填充肌肉，初期阶段只跑通最为基础的功能，如设计一个桌面云产品，初期仅开发支持最小化用户能接入云桌面，后期再逐步完善桌面自动化创建、精细化安全策略管理等功能，快速验证产品可行性。 后续功能扩展阶段，也需要充分考虑功能优先级，按照通用性、行业性、个性化等进行分级，将需求分为L0~L5级别，优先做L0级功能。 2. 模块化设计，可扩展预留： 平台架构设计尽可能采用模块化设计，每个模块可独立运行独立升级扩展；架构底座支撑多种技术栈同时具备未来技术可扩展性的设计，并能支持分布式模式部署，便于后续架构底座面临性能瓶颈时的扩展。 如设计云计算产品时，系统总线作为整个平台的基座，管理模块、网络服务模块、存储服务模块、认证服务模块、日志模块全部采用独立模块设计，模块之间采用标准的总线协议通讯，同时系统总线能够支撑未来扩展更多服务模块预留（如未来引入AIOps模块）。系统总线也要充分具备可扩展性，如现阶段需要20个模块，系统总线需要设计为远超过20个模块的架构同时在未来更大规模的时候，系统总线需要具备性能提升的可行性（如支持分布式部署模式等）。

我觉得首先是人类的架构方案创造力。AI虽然能生成方案，但可能缺乏真正的创造性思维，无法像人类那样理解需求、用户的痛点。另外就是架构师的沟通协调能力，架构师需要与多方沟通，理解需求，调节矛盾，各方面利益平衡进行判断，做出当下最合适的架构方案，这都是AI不能具备的。

被管理员邀请回答这个问题。这确实是个好问题，很难回答但尝试回答一下，观点可能有偏颇。 有的潮流可能要过了3-5年，甚至5-10年才知道当初跟错了。比如元宇宙、区块链、数据中台。谷歌前工程师Jordan Tigani) 甚至声称大数据已死(Big Data is Dead) ，也不无道理。很多中小企业其实完全不需要建一套复杂的大数据体系，大部分的分析业务，分布式关系型数据库就完全能搞定。 端午期间，陪儿子看了德国作家米切尔·恩德的童书绘本《犟龟》，介绍的是小乌龟陶陶在橄榄树下听到鸽子传达消息：狮王二十八世邀请所有动物参加他的婚礼。尽管路途遥远，陶陶经过一天一夜的思考后，毅然决定前往狮子洞。等到陶陶赶到的时候，动物们正欢庆狮王二十九世的庆典。 某个具体的新技术潮流，可能是狮王二十八世的婚礼，或者二十九世的庆典，如果陶陶不出发，那不管这个技术是否会成为潮流，都跟陶陶无关。如果出发了，那即使这个潮流消失了，但追逐潮流所习得的技术成长、团队凝聚力不会消失。 但具体到一个公司，一个团队，这个事情可能又要更复杂一些，关键在于系统性评估其价值与组织的适配度，可以叫做理性判断框架 (VOSTAR Framework)（下面这部分主要是AI写） Value - 核心价值评估： 问题： 它解决了什么真实存在的、且对我们组织重要的问题？是性能瓶颈、开发效率、运维复杂度、安全风险、业务创新瓶颈，还是客户体验痛点？ 证据： 寻找具体案例（尤其同行业、同规模）、基准测试（独立、权威）、量化指标（如性能提升%、成本节约%、部署时间缩短）。警惕模糊的“颠覆性”、“革命性”宣传。 关键点： 价值必须与我们的战略目标（如降本增效、业务敏捷、安全合规）强相关。 解决“痒点”而非“痛点”的技术通常不值得大规模投入。 Organization Fit - 组织适配度： 问题： 我们的团队技能储备如何？学习曲线有多陡峭？现有技术栈能否平滑集成？运维能力是否跟得上？组织文化（如风险偏好、创新接受度）是否支持？ 评估： 进行技能差距分析，评估集成复杂度（API成熟度、兼容性、迁移路径），考虑工具链和流程的适配成本。 关键点： 再好的技术，如果组织不具备消化吸收的能力，强行引入只会导致失败和浪费。“适配度”比“先进性”更重要。 Stage & Maturity - 阶段与成熟度： 问题： 该技术处于生命周期的哪个阶段？是早期概念、快速成长期、稳定成熟期还是衰退期？ 评估： 考察社区活跃度（GitHub stars/commits/issues）、主流厂商支持（云厂商、大厂背书）、企业级采用案例、核心版本稳定性、文档/工具链完善度。 关键点： 架构师需判断组织对风险的容忍度。核心系统通常倾向成熟稳定技术；创新/实验性项目可适当探索成长型技术，但需控制范围。 Total Cost of Ownership - 总拥有成本： 问题： 成本不仅是许可费或云服务费。包括学习培训成本、迁移/改造成本、集成成本、新增的运维复杂度成本（监控、排障）、潜在的技术债、机会成本（资源投入此技术就无法投入彼技术）。 估算： 尽可能量化或进行场景化推演。对比现有方案的成本增量。 关键点： “免费开源”不等于零成本。隐性成本（尤其是人力和运维）往往是最大开销。TCO是决策的核心输入之一。 Alternatives & Risks - 替代方案与风险： 问题： 是否有更成熟、更简单、成本更低的替代方案能达到类似目标？该技术的主要风险是什么？（如：供应商锁定、社区分裂、安全漏洞爆发、技术快速过时、法规合规风险） 评估： 全面调研竞品/替代品。进行风险评估（概率 x 影响），并制定缓解预案。 关键点： 不做“非此即彼”的二元选择。有时优化现有方案或选择折中方案更明智。明确识别风险并制定应对是负责的表现。 Return on Investment & Roadmap - 投资回报与演进路径： 问题： 预期的收益是什么？（需量化或清晰描述）预计在多长时间内实现？该技术如何融入我们的整体技术战略和演进路线图？是短期实验、局部优化还是长期基础？ 定义： 明确成功指标和评估时间点。确保其支撑业务目标或技术战略（如云原生转型、提升DevOps能力）。 关键点： 清晰的ROI预期是立项和后续评估的基石。技术选型必须服务于更大的蓝图，避免孤立决策。 针对特定技术潮流，逐一从上述六个维度，收集尽量全面的宏观趋势、行业趋势、产业趋势和企业禀赋（业务战略、人力和资金资源等），坦诚讨论。 通过讨论评估，在可控范围、非核心业务进行概念验证。目标是验证价值主张、暴露真实问题、评估TCO。这个阶段可以是POC，也可以是课题实验，尽量减少沉没成本。 就算做完POC，仍然可能没办法决定加大规模投入，还是放弃潮流。这时就要持续监控技术发展、社区动态，以及在企业某些业务领域的实际运行效果，建立高频反馈机制，必要时调整策略。 对于中小企业来说，当前的大模型或许就是这样一个阶段，放弃是不可能放弃的，加大投入呢，又在短期看不到大量回报。找对企业价值最大的业务进行适量投入，修炼团队对新技术的手感，持续的小回报获得，或许是最佳的选择。 一句话来说，做“价值驱动者”，而非“技术追星族”，从业务痛点和组织目标出发。

DeepSeek开源运营的深远影响 DeepSeek的开源运营是其核心战略之一，借鉴了Google开源安卓系统的成功经验。这一模式不仅推动了AI技术的快速普及和创新，还在技术研发、应用推广以及协作创新等多个领域，对全球和国内的大模型格局产生了深远影响。 对全球大模型格局的影响 降低技术门槛：极大地降低了AI技术的使用门槛，使开发者能够更聚焦于业务场景的设计。 加速技术扩散：以极低成本参与AI技术的开发和应用，推动了技术的快速扩散。 削弱技术壁垒：削弱了大型AI公司构建的技术壁垒，重构全球AI生态。DeepSeek凭借高性能和低成本，成为OpenAI等闭源模型的强劲竞争对手，甚至迫使OpenAI重新审视其开源策略。 推动行业标准制定：通过开源协议和社区协作，DeepSeek正在形成事实上的技术基准，推动全球AI行业标准的制定。 对国内大模型格局的影响 降低技术门槛：使更多企业和研究机构能够参与到大模型的研发和应用中。 提升国际影响力：在全球范围内获得了广泛的关注和认可，提升了中国AI技术的国际影响力，推动中国AI技术在全球范围内的应用和推广。 加速生态建设：开源策略吸引了大量开发者参与，形成了一个充满活力的生态系统，为国内AI企业提供了更多的应用场景和商业机会。 总结 DeepSeek的开源运营加速了AI技术的普及和创新。在全球范围内，开源模式正在重构AI生态，推动技术标准的制定；在国内，开源策略降低了技术门槛，加速了生态建设，提升了中国AI的国际竞争力。未来，随着开源模式的进一步发展，DeepSeek有望在全球AI领域发挥更大的作用。

看到这个问题，我就想起了 当自动化车床出来后，工人面临的被替代危机问题，但是自动化出来这么多年，工厂始终还是有人的，只是低端流水线工人越来越多。 反观到IT行业，低级的代码编写人员会越来越少，但是依旧还需要创造类的程序员，需要能够具有结构性设计、工程思维的架构师。 言归正传： 我认为AI/低代码当前与未来相当长一段时间的阶段都只是辅助性的工具，可以提升程序员的代码编写效率。 架构师最核心的工程思维能力、跨领域融合创新能力、标准化制定与生态构建能力 在短期是无法被替代的。 工程思维能力：复杂系统的规划设计是架构师区别于普通工程师乃至区别于工具的核心价值，例如多维度下的架构设计与决策（软件、硬件网络等不同类别的设计；性能、成本、可靠性、法规遵从、地域性遵从等多维度下的矛盾解决）；平台长期使用下的技术路线演进、未来技术可预见性与现有架构的可扩展预留设计；风险识别与预测。 培养路径：系统性学习架构设计，如TOGAF等架构方法论。主导混沌工程实践，在真实场景中模拟培养架构设计思维。定期评估新技术成熟度，紧跟技术发展趋势。 跨领域融合创新能力：架构师通常具备从需求转换为技术的能力（从know-how），比如将用户遇到的痛点与用户画像、新场景需求，通过技术拆解来匹配甚至超越用户原有预期的实现，同时还可以创造新的技术场景（比如在制造业通过数字孪生域代码结合实现产线的仿真、通过传感器与AI结合生产环境动态监测与实时画像）。 培养路径：定期与业务部门组织座谈会或采用轮岗制度，了解业务部门的实际场景。定期参与行业组织讨论，与行业专家 共创解决方案。 标准化指定与生态构建能力：AI时代当前还处在一个混乱发展的状态，但是我们一定要紧跟AI。架构师的系统化非技术能力与业务思维恰好可以在业务应用AI中拨开云雾。 如通过技术治理，制定AI代码的审核标准、AI技术的应用范围与应用路径、安全评估体系等，让AI在可控的范围内提供业务价值。 此外，架构师还可以通过架构设计能力构建企业的AI中台，让AI在业务系统中的应用具备基础架构功能能力，协调各业务部门实现资源快速落地，如过去在制造业IT-OT做了融合，未来通过AI中台可以实现AI-OT的融合。 培养路径：主导建立企业的AI发展行动，在内部设立AI应用创新委员会。积极参与开源社区与相关行业协会提升自己的标准化制定与技术治理能力。

首先要明确一点，不存在完美的架构设计，好的架构设计都是基于当时的商业环境、业务需求、实现成本、团队情况等综合考虑的结果；随着商业环境、业务需求、以及技术进步、人员变化等外部环境的变化，架构设计也是需要持续进行迭代的。 “理论缺陷”往往是对业务还没有产生实际的影响，但也要评估理论缺陷的触发条件和边界。比如，架构设计违反了可扩展性原则，是因为当前业务流量不够大，所以没有触发风险。这时候就要结合业务的增长情况来判断“理论缺陷”修复的急迫性程度。举个具体的例子，一个电商系统为了业务快速上线，存储上可能用了单库单表的设计，目前业务流量不大也能够正常运行。在业务没有大幅增长的预期情况下，这个理论缺陷是可以接受的。此时如果团队有精力，可以着手规划相关的改造计划，但并不需要立即重构。但业务可预期的要迎来大幅增长触发存储容量的瓶颈，这个重构可能就需要立即执行。 综上所述，当发现自己的架构存在理论缺陷却运行良好，对于是否重构需要跳出“非黑即白”的思维，而是要从业务需求、影响范围、重构成本、团队情况等方面综合考虑。